O avanço da inteligência artificial começa a redefinir o perfil dos profissionais e as habilidades exigidas no mercado de trabalho. Funções operacionais perdem espaço para atividades mais analíticas, enquanto cresce a demanda por profissionais capazes de interpretar o negócio, os custos das transações e disponibilidade e integridade dos dados para tomar decisões e trabalhar em conjunto com as novas tecnologias. Apesar disso, a adaptação das empresas a esse novo cenário ainda avança em ritmo mais lento que a adoção das ferramentas.
Segundo pesquisa da McKinsey & Company, 72% das organizações já utilizam inteligência artificial em alguma medida. No entanto, apenas 14% possuem uma estratégia formal para incorporá-la, de acordo com levantamento da Thomson Reuters. O desequilíbrio evidencia um cenário em que a transformação tecnológica não tem sido acompanhada pela preparação das equipes, um fator que impacta diretamente a produtividade.
Carlos Perobelli, CEO e fundador do theGarage IA, voltado à implementação estruturada de inteligência artificial, explica que esse movimento ajuda a justificar por que parte das iniciativas com IA não avança. “A adoção tem acontecido antes da preparação. Sem pessoas capacitadas e sem clareza de processos, a tecnologia acaba sendo subutilizada e não gera o impacto esperado”.
Diante desse cenário, investir na capacitação dos colaboradores passa a ser um fator estratégico para empresas que querem extrair valor da inteligência artificial e se adaptar às novas exigências das profissões do futuro. A seguir, o especialista aponta quatro caminhos práticos para estruturar esse processo dentro das organizações:
1. Comece pelas pessoas, não pela ferramenta
Um dos erros mais comuns é iniciar a adoção pela tecnologia. Para Perobelli, o processo precisa seguir a lógica inversa. “Antes de escolher qualquer ferramenta, a empresa precisa entender quem são as pessoas, qual o nível de preparo delas e como elas aprendem. Sem isso, a implementação não se sustenta uma vez que não temos profissionais disponíveis no mercado”, explica.
Isso inclui avaliar não apenas conhecimento técnico, mas entender quanto e como cada pessoa da empresa consegue se adaptar, assimilar e interpretar as novas tecnologias.
2. Crie trilhas diferentes para perfis diferentes
Treinar toda a empresa da mesma forma tende a gerar baixo aproveitamento. Áreas de negócio, lideranças e times técnicos têm necessidades distintas e ritmos de aprendizado diferentes.
“Um desenvolvedor, um analista e um gestor não usam IA da mesma maneira. Quando o treinamento é genérico, ele não atende ninguém direito. A personalização é o que garante que a capacitação vai funcionar”, afirma o executivo.
3. Conecte a IA aos processos do negócio
Capacitação só gera resultado quando está ligada aos processos do dia a dia. Em vez de focar apenas no uso da tecnologia, o ideal é aplicá-la diretamente em processos da empresa, com objetivos claros, como redução de custos ou aumento de receita, a empresa tem que entender o ROI da otimização, recomenda Perobelli.
“Quando a pessoa entende onde a IA impacta o dia a dia dela, o aprendizado se potencializa. Fica mais fácil engajar e gerar resultado”, diz o especialista.
4. Trate a capacitação como um processo contínuo
Diferente de outros treinamentos corporativos, a IA exige atualização constante. Novas ferramentas e aplicações surgem em ritmo acelerado, o que torna modelos estáticos rapidamente obsoletos.
“Não existe mais capacitação pontual. A empresa precisa criar uma cultura de aprendizado contínuo, acompanhando a evolução da tecnologia. Caso contrário, o conhecimento perde valor muito rápido”, afirma.
Para Perobelli, empresas que não estruturarem esse processo tendem a ficar para trás, mesmo adotando inteligência artificial. “A diferença não será sobre quem usa IA, mas em quem sabe usar melhor. E isso depende diretamente de como as pessoas são preparadas dentro da organização”, conclui.
Sobre theGarage
O theGarage nasceu como um startup studio criado em 2024 pela Nexmuv, empresa de tecnologia com mais de 20 anos de atuação no Brasil, que opera em duas frentes complementares. A primeira é theGarage Startup Studio, inspirado em referências europeias e norte-americanas, no qual atua como co-fundador ativo no desenvolvimento de startups em série, oferecendo suporte da ideação ao exit com base em dados, validação de mercado e tração real. A segunda é o theGarage IA, um hub de IA & Soluções voltado à implementação estruturada de inteligência artificial nas empresas, com foco em pessoas, processos, tecnologia, governança e geração de valor. Seu diferencial está na criação de negócios orientados por dores concretas e na aplicação prática de tecnologia nas operações. O portfólio inclui startups como GISA, MOC, PET.IA e Lukre, sendo que GISA e MOC foram reconhecidas como Top 1000 no Prêmio Sebrae Startups 2025. O modelo do theGarage apresenta taxa de sucesso até três vezes superior à média do mercado.
